import numpy as np
import pandas学习
# 先创建两个初始列表(一维)
list_1 = [1, 2]
list_2 = [6, 7]
# 变成数组
array_1 = np.array(list_1)
array_2 = np.array(list_2)
# numpy库的基础一元通用函数
print(1, ':', np.abs(array_1))
print(2, ':', np.abs(-8))  # abs()  计算绝对值
print(3, ':', np.sqrt(array_1))  # sqrt()  计算各个元素的平方根
print(4, ':', np.square(array_1))  # square() 计算各个元素的平方
print(5, ':', np.exp(array_1))  # exp()  计算各个元素的指数 即用于计算自然指数函数e的几次方的数学函数
# numpy库的二元通用函数
print(7, ':', np.add(array_1, array_2))  # add() 对应位置的元素进行相加
print(8, ':', np.subtract(array_2, array_1))  # subtract 对应位置，前者减去后者
array_3 = np.vstack((array_1, array_2))  # vstack() 函数参数传递需要附加一个括号（元组） vstack是垂直方向添加
print(9, ':', array_3)
array_3 = np.matrix(array_3)  # 转化为矩阵
print(10, ':', array_3)
array_4 = [[1, 2, 3],
           [3, 4, 5],
           [9, 6, 8]]
# numpy库中linalg模块
print(11,':',np.linalg.det(array_4))
print(12,':',np.linalg.det(array_3))  # 计算方阵的行列式
array_5=np.hstack((array_1,array_2))  # hstack()是水平添加
print(13,':',array_5)